SAE_2.04/EXO4/README.md

# Exercice 4 : Analyse de la relation entre âge, expérience et salaire

## Table des matières
1. [Initialisation des variables](#init)
2. [Nuage de points et régression linéaire : Age vs Salaire](#q1)
3. [Nuage de points et régression linéaire : Expérience vs Salaire](#q2)

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## Initialisation des variables {#init}

Pour cette exercice, veuillez initaliser les variables suivantes :

**[Script Scilab](scripts/init.sce) :**

```scilab
D = csvRead('data.csv');
DD = csvRead('data.csv',',','.','string');
genre = DD(:,3);
```

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## Question 1 : Nuage de points et régression linéaire (Age vs Salaire) {#q1}

> Tracez un nuage de points (age,salaire), et la droite de regression correspondante. Quel est le coefficient de corrélation ?

**[Script Scilab](scripts/q1.sce) :**

```scilab
X=csvDouble(:,7)
Y=csvDouble(:,2)
plot2d(X,Y,-1)
[a,b] = reglin(X',Y')
y_reg = a*X+b
plot2d(X,y_reg,5)
corrcoef(X,Y)
```

**Résultat :**

- Coefficient de corrélation : 0.7280526
- ![q1](img/q1.png)

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## Question 2 : Nuage de points et régression linéaire : Expérience vs Salaire {#q2}

> Tracez un nuage de points (expérience,salaire), et la droite de regression correspondante. Quel est le coefficient de corrélation ?

**[Script Scilab](scripts/q2.sce) :**

```scilab
X=csvDouble(:,7)
Y=csvDouble(:,6)
plot2d(X,Y,-1)
[a,b] = reglin(X',Y')
y_reg = a*X+b
plot2d(X,y_reg,5)
corrcoef(X,Y)
```

**Résultat :**

- Coefficient de corrélation : 0.8089689
- ![q2](img/q2.png)


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